package com.atguigu.flink.chapter09;

import com.atguigu.flink.chapter05.Source.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.cep.CEP;
import org.apache.flink.cep.PatternSelectFunction;
import org.apache.flink.cep.PatternStream;
import org.apache.flink.cep.pattern.Pattern;
import org.apache.flink.cep.pattern.conditions.SimpleCondition;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * TODO
 *
 * @author cjp
 * @version 1.0
 * @date 2021/1/26 14:51
 */
public class Flink03_CEP_API {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
                .readTextFile("input/sensor-cep.txt")
//                .socketTextStream("localhost",8888 )
                .map(new MapFunction<String, WaterSensor>() {
                    @Override
                    public WaterSensor map(String value) throws Exception {
                        String[] split = value.split(",");
                        return new WaterSensor(split[0], Long.valueOf(split[1]), Integer.valueOf(split[2]));
                    }
                })
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy
                                .<WaterSensor>forMonotonousTimestamps()
                                .withTimestampAssigner((element, ts) -> element.getTs() * 1000L)
                );



        // TODO 注意：能够处理乱序场景，依赖于watermark机制：
        // 1) 只有 事件时间 小于 watermark时间的，才能够安心去匹配
        // 2) 如果 数据迟到（事件时间小于watermark），不会去处理，不管它，当它不存在

        // 组合模式（模式序列）：
        // 1) 严格连续（严格近邻）： .next() => 两个模式之间，紧挨着，中间没有其他人插足
        // 2) 松散连续（宽松近邻）： .followedBy() => 两个模式之间，不用紧挨着，中间可以有小三
        //              每个开始事件，匹配上一个，就不再去匹配了，类比 一夫一妻
        // 3) 非确定的松散连续（非确定性的宽松近邻）： .followedByAny，两个模式之间，不用紧挨着，中间可以有小三
        //              每个开始事件，匹配上一个，并不满足，还会接着匹配，来一个收一个，类似 古代 一夫多妻
        Pattern<WaterSensor, WaterSensor> pattern = Pattern
                .<WaterSensor>begin("start")
                .where(new SimpleCondition<WaterSensor>() {
                    @Override
                    public boolean filter(WaterSensor value) throws Exception {
                        return "sensor_1".equals(value.getId());
                    }
                })
//                .next("next")
//                .followedBy("followedBy")
//                .followedByAny("followedByAny")
//                .notNext("notNext")   // 不严格连续
                .notFollowedBy("notFollowedBy") // 不松散连续
                .where(new SimpleCondition<WaterSensor>() {
                    @Override
                    public boolean filter(WaterSensor value) throws Exception {
                        return "sensor_1".equals(value.getId());
                    }
                })
                .followedByAny("followedByAny")
                .where(new SimpleCondition<WaterSensor>() {
                    @Override
                    public boolean filter(WaterSensor value) throws Exception {
                        return "sensor_2".equals(value.getId());
                    }
                });


        // 2.应用规则
        PatternStream<WaterSensor> sensorPS = CEP.pattern(sensorDS, pattern);

        // 3.获取匹配结果
        SingleOutputStreamOperator<String> resultDS = sensorPS.select(new PatternSelectFunction<WaterSensor, String>() {

            @Override
            public String select(Map<String, List<WaterSensor>> pattern) throws Exception {
                return pattern.toString();
            }
        });


        resultDS.print();


        env.execute();
    }
}
